Konomi Oracle está diseñado para proporcionar los datos de precios más precisos para cada moneda y token.
Konomi Oracle está diseñado para proporcionar los datos de precios más precisos para cada moneda y token. A continuación se muestra un trabajo de investigación sobre el potencial de Konomi Oracle antes del lanzamiento.
Resumen de investigación sobre Konomi Oracle
El estudio se centró en cuatro monedas BTC, ETH, DOT y SOL para analizar si con sus capacidades actuales, Konomi Oracle puede reflejar los movimientos de precios de manera precisa y oportuna.
En términos de fuentes de datos, seleccionamos datos horarios confiables de los últimos 3 meses de estas cuatro monedas, y sumamos un total de 129 285 * 4 conjuntos de datos.
En términos de prueba, llevamos a cabo análisis de tiempo de agregación y frecuencia de tiempo entre las fuentes de cada moneda. Ahí:
Para garantizar la certeza de los resultados, redujimos el tiempo de agregación a 30 minutos y los resultados muestran que la precisión del precio no se ve afectada por este cambio.
Fuentes de datos
En esta prueba, usamos datos de minutos del 21 de junio de 2021 al 18 de septiembre de 2021 de Coinbase, CoinGecko, Uniswap y otras fuentes de datos. La información de datos incluye: hora, precio más alto en un minuto, precio más bajo en un minuto, precio inicial, precio final y volumen de negociación.
Métodos de búsqueda
El algoritmo subyacente de Konomi Oracle es el precio promedio en el tiempo (TWAP) . TWAP tiene dos variables principales: Período de tiempo total y Frecuencia de tiempo entre alimentaciones . El propósito del experimento es determinar los valores óptimos de estas dos variables principales en base a los resultados experimentales.
La fórmula básica para calcular TWAP de Konomi Oracle es:
TWAP = (PriceCumulative2 - PriceCumulative) / (TimeStamp2 - Timestamp1)
Ahí:
Estudio I: Efecto del tiempo de agregación en la precisión del precio
De acuerdo con el algoritmo TWAP, se puede ver que la disminución del Tiempo de Agregación ayudará a que la cotización (cotización) sea más precisa. Sin embargo, el tiempo de agregación extremadamente corto aumentará los costos operativos y el rendimiento de las cadenas públicas actuales no puede soportar la frecuencia demasiado alta de agregación. Por lo tanto, en esta prueba hemos elegido un Tiempo de Agregación de 60 minutos, 720 minutos y 1440 minutos respectivamente.
La figura 2 muestra los resultados de la moneda SOL en diferentes tiempos de agregación. Ahí:
La razón por la que elegimos SOL es que, en comparación con otras monedas, SOL tiene la mayor volatilidad durante la prueba y es más representativa.
Los resultados de la prueba están en línea con nuestra predicción de que un tiempo de agregación más corto puede aumentar significativamente la precisión del precio.
Debido a que el mercado criptográfico es altamente volátil, el tiempo de agregación de 720 minutos y 1400 minutos no refleja con precisión los datos de precios cuando el mercado es altamente volátil. Con el tiempo de agregación de 60 minutos, el error máximo es del 5 % y, según el algoritmo de error, se puede reducir automáticamente en un breve período de tiempo.
Figura 2: Comparación del tiempo de agregación SOL para 60 minutos, 720 minutos y 1440 minutos
En la siguiente prueba, acortamos aún más el tiempo de agregación. Con la misma frecuencia de tiempo entre feeds, comparamos el rendimiento de diferentes tiempos de agregación en la misma moneda.
Figura 3: Comparación del tiempo de agregación SOL para 60 minutos, 30 minutos y 10 minutos
En la Figura 3:
Como podemos ver:
Investigación II: ¿El aumento de la frecuencia de tiempo entre fuentes mejora la precisión de Oracle?
En el segundo estudio, mantuvimos el tiempo de agregación sin cambios para ver si la reducción de la frecuencia de tiempo entre fuentes mejoraba significativamente la precisión de los precios de Oracle.
Los resultados obtenidos en cuatro monedas BTC, ETH, DOT y SOL son los mismos. Los cambios en la frecuencia de tiempo entre feeds no tienen un impacto significativo en la precisión del precio.
Usando SOL como ejemplo (Figura 4), podemos ver que la diferencia entre el precio pronosticado y el precio de referencia no cambia cuando la frecuencia de tiempo entre alimentaciones cambia durante el mismo tiempo de agregación.
Entonces, podemos suponer que aumentar la frecuencia de tiempo entre fuentes en el mismo tiempo de agregación no mejora la precisión del precio en Oracle.
Figura 4: Impacto en el precio basado en la diferencia de frecuencia de tiempo entre Feed de SOL
Conclusión
A través de nuestros estudios, concluimos que:
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